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지구자기장 세기 패턴 기반의 실내 측위 기법 (Indoor Localization Using Magnetic Field Strength Pattern)

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최초등록일 2025.06.24 최종저작일 2019.08
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지구자기장 세기 패턴 기반의 실내 측위 기법
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국통신학회
    · 수록지 정보 : 한국통신학회논문지 / 44권 / 8호 / 1510 ~ 1519페이지
    · 저자명 : 강민규, 임영준, 허수정, 박용완

    초록

    실내 측위 기법에 사용되는 핑거프린팅(Fingerprinting) 방식은 데이터베이스 구축 단계와 측위 단계로 구성된다.
    데이터베이스 구축 단계는 측위 할 지점마다 데이터를 수집하는 과정이며, 측위 단계는 구축한 데이터베이스의 데이터와 사용자가 수집한 데이터의 유사도를 비교하여 사용자의 위치를 결정한다. 기존 지구자기장 세기 기반의 실내 측위 기법은 데이터베이스와 사용자가 수집한 지구자기장 세기를 비교하여 사용자의 위치를 결정한다. 하지만스마트폰에 내장된 자력계 센서가 민감하고, 스마트폰 기종마다 서로 다른 자력계 센서가 내장되어있어 동일 지점에서 서로 다른 지구자기장 세기가 수집되는 문제점이 있다. 이러한 문제점은 데이터베이스에 저장된 지구자기장세기와 사용자가 수집한 지구자기장 세기의 차이가 클수록 측위 정확도가 떨어지며, 스마트폰 기종마다 데이터베이스를 새롭게 구축해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지구자기장 세기를패턴화한 MP(Magnetic Pattern)와 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks)을 이용한 측위 기법을 제안한다. 제안 기법의 데이터베이스 구축단계는 측위 할 지점에서 발생할 수 있는 MP를 생성하며, 측위 단계에서는 생성된 MP를 합성곱 신경망에 학습하여 사용자의 위치를 예측한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해 실험 환경이 서로 다른 2개 건물에서 Samsung Galaxy S8과 LG G6를 이용하여 평가했으며, 최대오차 2.6m, 평균 오차0.577m 성능을 보여준다.

    영어초록

    Conventional geomagnetic field strength-based indoor photometric technique determine the user's position by comparing the database with the geomagnetic field strength collected by the user. However, the magnetic field strength of different geomagnetic fields is collected at the same point as the sensor of magnetic field is disadvantage is that the greater the difference between the geomagnetic field strength stored in the database and the geomagnetic field strength collected by the user, the lower the degree of location accuracy, and the problem of having to build a new database for each smartphone variant. In order to solve these problems, this paper proposes a geomagnetic field strength patterned MP (Magnetic Pattern) and a geo-magnetic field strength using CNN (Convolutional Neural Networks). The database construction phase of the proposed technique produces MPs that can occur at the points to be measured, and the station phase predicts the user's position by learning the generated MPs from the composite neural network. To evaluate the performance of the proposed technique, Samsung Galaxy S8 and LG G6 were evaluated in two buildings with different experimental environments.

    참고자료

    · 없음
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